tgoop.com »
United States »
Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека »
Telegram web »
Post 1222
🧠 Новый 92-страничный обзор на тему- “Vibe Coding”
Исследователи описали, как взаимодействуют люди, проекты и код-агенты, и почему успех зависит не только от мощности модели, но и от дизайна всей системы.
🔹 Ключевые выводы:
- Хорошие результаты возможны только при четком контексте, надёжных инструментах и тесном взаимодействии человека с агентом.
Авторы выделили 5 стилей работы:
- Полная автоматизация
- Пошаговое сотрудничество
- План-ориентированный подход
- Тест-ориентированная разработка
- Контекстно-усиленные модели
Каждый стиль по-своему балансирует контроль и автономию.
❗️Неясные задачи и “грязные” промпты снижают продуктивность,а структурированные инструкции, TDD и циклы обратной связи решают эту проблему.
Отдельно подчеркивается важность безопасности - агенты должны работать в песочницах с проверками и встроенными правилами.
📖 Если вы строите агентные IDE или AutoDev-системы, этот обзор — настоящее руководство по архитектуре “человек + агент”.
Подробности: https://arxiv.org/abs/2510.12399
Исследователи описали, как взаимодействуют люди, проекты и код-агенты, и почему успех зависит не только от мощности модели, но и от дизайна всей системы.
🔹 Ключевые выводы:
- Хорошие результаты возможны только при четком контексте, надёжных инструментах и тесном взаимодействии человека с агентом.
Авторы выделили 5 стилей работы:
- Полная автоматизация
- Пошаговое сотрудничество
- План-ориентированный подход
- Тест-ориентированная разработка
- Контекстно-усиленные модели
Каждый стиль по-своему балансирует контроль и автономию.
❗️Неясные задачи и “грязные” промпты снижают продуктивность,а структурированные инструкции, TDD и циклы обратной связи решают эту проблему.
Отдельно подчеркивается важность безопасности - агенты должны работать в песочницах с проверками и встроенными правилами.
📖 Если вы строите агентные IDE или AutoDev-системы, этот обзор — настоящее руководство по архитектуре “человек + агент”.
Подробности: https://arxiv.org/abs/2510.12399
❤7👍4🔥3😁1
tgoop.com/machinelearning_books/1222
Create:
Last Update:
Last Update:
🧠 Новый 92-страничный обзор на тему- “Vibe Coding”
Исследователи описали, как взаимодействуют люди, проекты и код-агенты, и почему успех зависит не только от мощности модели, но и от дизайна всей системы.
🔹 Ключевые выводы:
- Хорошие результаты возможны только при четком контексте, надёжных инструментах и тесном взаимодействии человека с агентом.
Авторы выделили 5 стилей работы:
- Полная автоматизация
- Пошаговое сотрудничество
- План-ориентированный подход
- Тест-ориентированная разработка
- Контекстно-усиленные модели
Каждый стиль по-своему балансирует контроль и автономию.
❗️Неясные задачи и “грязные” промпты снижают продуктивность,а структурированные инструкции, TDD и циклы обратной связи решают эту проблему.
Отдельно подчеркивается важность безопасности - агенты должны работать в песочницах с проверками и встроенными правилами.
📖 Если вы строите агентные IDE или AutoDev-системы, этот обзор — настоящее руководство по архитектуре “человек + агент”.
Подробности: https://arxiv.org/abs/2510.12399
Исследователи описали, как взаимодействуют люди, проекты и код-агенты, и почему успех зависит не только от мощности модели, но и от дизайна всей системы.
🔹 Ключевые выводы:
- Хорошие результаты возможны только при четком контексте, надёжных инструментах и тесном взаимодействии человека с агентом.
Авторы выделили 5 стилей работы:
- Полная автоматизация
- Пошаговое сотрудничество
- План-ориентированный подход
- Тест-ориентированная разработка
- Контекстно-усиленные модели
Каждый стиль по-своему балансирует контроль и автономию.
❗️Неясные задачи и “грязные” промпты снижают продуктивность,а структурированные инструкции, TDD и циклы обратной связи решают эту проблему.
Отдельно подчеркивается важность безопасности - агенты должны работать в песочницах с проверками и встроенными правилами.
📖 Если вы строите агентные IDE или AutoDev-системы, этот обзор — настоящее руководство по архитектуре “человек + агент”.
Подробности: https://arxiv.org/abs/2510.12399
BY Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_books/1222